Anthropic于10月8日发布博文，宣布旗下Claude Science协助研究团队绘制出首张完整的全天紫外线地图，其中约三分之一的地图区域由模型估算完成。这一成果将此前因观测条件限制而长期存在的紫外线天图空白区域予以补全。
完整全天紫外线地图是将整片天空的紫外线观测数据拼合成一张统一图像，图中以银河系中心为中央，合并了远紫外线（154纳米）与近紫外线（232纳米）两个波段的数据。由于地球臭氧层会吸收紫外线，天文学家必须依赖太空望远镜进行观测，这使紫外线天图的覆盖范围长期受限。
现有最大的紫外线观测数据集来自NASA的GALEX任务。该任务在2003年至2013年间拍摄约3.8万次，覆盖约三分之二的天空。为保护探测器并避开部分明亮恒星密集区域，剩余三分之一天空此前没有紫外线观测记录。研究团队整合了GALEX、NASA Swift以及韩国FIMS/SPEAR等任务的数据，并对不同仪器的观测结果进行校准，统一了分辨率与坐标系统。
对于缺乏紫外线观测的区域，Claude Science依据已有区域中紫外线亮度与可见光、红外线、射电数据之间的关联关系，对缺失部分进行估算。因此，这张地图并非每个像素都来自紫外线实测，约三分之一的区域，包括银河系盘面的大片范围，均为模型估算结果。地图图层对每个像素标注了属于“实测”还是“预测”，并提供了估算的不确定度信息。
该项目的意义在于，紫外线观测对理解恒星形成、星系演化及星际介质研究具有关键价值，而观测数据的缺失长期制约相关研究。通过AI模型对多波段天文数据进行关联推断，研究团队提供了一种在观测空白区域生成可用数据的路径。同时，明确标注实测与预测区域及不确定度的做法，也为后续研究者在引用该地图时提供了可追溯的可靠性依据。
Anthropic方面表示，Claude Science在此次任务中承担了数据关联与缺失区域估算的工作。这一案例展示了AI模型在科学数据处理领域的应用潜力，尤其是在观测成本极高、数据覆盖不完整的天文研究场景中。随着更多多波段巡天项目的推进，AI辅助数据补全与交叉校准或将成为天文数据处理流程中的常规环节。
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